package 最长公共子序列;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author: AirMan
 * @date: 2025/5/17 12:58
 * @description:
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 * 若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。
 * 示例 1:
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace"，它的长度为 3。
 * 示例 2:
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc"，它的长度为 3。
 * 示例 3:
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。
 * 提示:
 * 1 <= text1.length <= 1000
 * 1 <= text2.length <= 1000 输入的字符串只含有小写英文字符
 */
public class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        // 最长公共子序列问题就是二维动态规划问题
        // ① dp数组及其下标含义：dp[i][j]表示text1中以下标text1[i-1]结尾，text2中以下标text2[j-1]结尾，的最长公共子序列长度
        // ② 状态转移方程：if(text[i] == text[j]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
        // ③ dp数组的初始化：dp[0][i] = 0; dp[j][0] = 0;
        // ④ 遍历方向：从左上角到右下角
        // ⑤ 举例推导dp数组：  text1 = "abcde", text2 = "ace"
        //           index   0   1   2   3   4   5
        //              0    0   0   0   0   0   0
        //              1    0   1   1   1   1   1
        //              2    0   1   1   2   2   2
        //              3    0   1   1   2   2   3

        int[][] dp = new int[text2.length() + 1][text1.length() + 1];

//        System.out.println(Arrays.toString(dp[0]));

        // 遍历 text2
        for (int i = 1; i <= text2.length(); i++) {
            // 遍历 text1
            for (int j = 1; j <= text1.length(); j++) {
                if (text2.charAt(i - 1) == text1.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
//            System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));
        }

        return dp[text2.length()][text1.length()];
    }

}
